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计量质量达每秒二千万亿次的AI一级服务器问世,全栈不是全干美高梅mgm02233.com:

2019年4月19日 - 美高梅mgm02233.com
计量质量达每秒二千万亿次的AI一级服务器问世,全栈不是全干美高梅mgm02233.com:

原标题:每秒计算2千万亿!浪潮推出最新AI超级服务器

原标题:计算性能达每秒2千万亿次的AI超级服务器问世

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智东西(公众号:zhidxcom)

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三年前,阿尔法狗的亮相如同往平静的湖里投入一枚石子。三年以来,石子已经在湖里掀起滔天巨浪。整个IT生态正在向着适应AI的方向演进着。

文 | 心缘

日前在北京举行的2018人工智能计算大会上,浪潮发布了AI计算性能高达每秒2千万亿次的AI超级服务器AGX-5,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

“如果问你过去一年最关注的科技热点是什么?答案只有一个:人工智能。所有个人、企业、政府都开始使用人工智能。”
中国工程院院士、浪潮集团执行总裁王恩东表示:“人工智能正在驱动前所未有的社会变革,这一颠覆性技术依赖强大的计算力支撑,人工智能计算作为一种当下及未来的主要计算形态,正在成为智慧未来的核心动力。”

智东西9月12日消息,今天,2018人工智能计算大会(AI Computing Conference
2018)在北京举办。本次大会由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮集团承办,聚焦AI计算力,数位学术界、产业界AI专家分享AI芯片、AI服务器等计算设备以及量子计算等前沿AI技术。

浪潮AGX-5单机配置16颗目前性能最强的NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core 32GB
GPUs,会支持下一代更强大的GPU加速器,提供2PFlops的非常强大的单机AI计算性能,与之前同类GPU服务器相比,AGX-5可支持4倍超大规模深度神经网络模型且训练速度提高10倍。浪潮AGX-5采用业界最先进的NVIDIA
NVSwitch™互联结构,基于NVIDIA最新的HGX-2平台,可实现48通道、2.4TB/s的全芯片群高速互联以及512GB
HBM2
全局共享超高速图形缓存,提供近乎线性的AI计算性能比。此外,浪潮AGX-5配置2颗28核心的强大CPU,提供顶级通用计算性能,6TB持久内存可提供超大数据高速访问,采用对称式均衡设计还可支持升级双物理分区。

从计算力到生产力:服务器数字背后的秘密

在本次大会上,浪潮发布《AI计算力发展报告》和最新AI超级服务器AGX-5,计算性能高达每秒2千万亿次。浪潮表示,这是目前全球最强大的AI计算主机之一。

浪潮集团副总裁彭震表示:“人工智能是全球面临的巨大的产业机会,而如何实现更加快速高效的AI业务创新是所有智慧化企业追求的核心竞争力。浪潮创新研发设计的AGX-5
AI计算主机,可在单机内支持16颗高速NVSwitch无阻塞互联的Tesla V100 Tensor
Core
GPUs和新一代GPU加速器,在计算性能、芯片互联、数据吞吐等多方面实现了极大提升,由此带来AI计算能力的革命性的进步,必将为全球致力于领先AI科技的商业公司、科研创新机构提供前所未见的AI创新加速体验。”

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此外,浪潮还将在下午AI+创投分论坛中,发布面向AI创业企业的驱动计划。

浪潮是全球专业的AI计算力厂商,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速等四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的AI基础设施。浪潮已成为百度、阿里和腾讯的最主要的AI服务器供应商,并与科大讯飞、商汤、旷视、今日头条、滴滴等人工智能领先科技公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作,帮助AI客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得数量级的应用性能提升。据IDC《2017年中国AI基础架构市场调查报告》显示,浪潮AI服务器市场份额达57%,高居第一。

生产力是社会发展的动力,包括劳动资料、劳动对象、劳动者。随着科学技术的进步,生产力正在逐渐发生变化。先让我们看一组奇妙的数字。

一、浪潮发布AI计算力报告和AI超级服务器

(经济日报 记者:杨国民 责编:武亚东)返回搜狐,查看更多

美国和中国是全球购买服务器最多的国家,其中美国购买的服务器占全球40%以上,中国占20%以上,两国一共采购超过全球7成服务器。同时,我们看到全球经济最有活力的地方恰恰就是这两个国家。

在主题为“AI计算产业发展与创新”的演讲中,刘军首先介绍到,浪潮联合IDC共同发布《中国AI计算力发展报告》,摘要版在大会官网上可以下载。

责任编辑:

从下面这张图我们看到,一个国家和地区的GDP规模与服务器出货量之间高度相关,甚至是线性相关,GDP的前五位是美国、中国、日本、德国和英国,服务器出货量的前五名是美国、中国、日本、英国和加拿大,只有第五名不同。从经济整体美中两国不仅GDP远远领先于日本和德国,每万亿GDP的服务器数量也远远高于其他国家,相应的,美中两国分别占据了全球数字经济的前两名。

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该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度,评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。

同样,这个规律也出现在城市活力上。根据浪潮与IDC编纂的《2018-2019中国人工智能计算力发展报告》,杭州、北京、深圳、上海和合肥成为中国领先的人工智能计算力城市排名的前五名,他们无论从人工智能的基础设施、政策、企业活力都是排在中国城市的前列。人工智能计算力东部地区发展程度高于西部地区,华东地区最高,西北地区最低,与中国GDP分布完全一致。

随后,刘军发布性能强大的AI超级服务器AGX-5。该服务器有2颗28核处理器,6TB持久内存和对称式均衡设计,AI计算性能高达每秒2千万亿次,整体性能较普通服务器提升10倍以上。

我们再回看一下十年商业世界的变化。线上零售与线下零售十年发展中,线下增长了两倍多,而线上从不到3000亿到9万亿,增长了30倍。其中2017年2018年全球零售增长了百分十几,全部来自线上,可见零售业对于数字经济的依附程度。

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再看十年前全球市值排名前十的企业是埃克森美孚、中石油、沃尔玛、中国移动、中国工商
、微软、宝洁、AT&T,而今年前十是苹果、微软、亚马逊、歌谷、脸书、阿里、腾讯,其中亚马逊在2017年就采购了全球13%的服务器。

此外,刘军分享了产业发展的三个重要变迁趋势:一是缩短AI应用研发周期,提升创新效率,如AutoML;二是加速AI应用落地,降低运营CAPEX,如定制化计算TPU;三是AI与IT基础设施整合集成运行。

无论是从国家、城市竞争力、经济活力来看,还是从十年商业变迁来看,我们都不得不承认一个事实:一个国家、地区,甚至是企业,发展水平与所拥有的计算力规模高度相关,计算力指数,类似于恩格尔系数、基尼系数等,可以非常直观的反应国家和地区的经济发展。

二、AI芯片面临三大挑战

“以前计算力还只是一个辅助工具,随着这些年数字经济的发展,特别是人工智能的发展,计算力已经成为实实在在的生产力。”
浪潮集团系统软件部总监张东认为。

随着计算力的提高,AI芯片产业迅速发展。美国杜克大学终身副教授陈怡然表示,AI的平台性能每年提高一个数量级,但GPU等芯片每年提高不到2倍,目前主要面临三大挑战。

从人工智能产业化到产业人工智能化,揭开海面下的冰山

一是大容量存储、高密度计算和I/O性能不足,二是面向特定领域的AI架构设计与芯片的优化匹配,三是终端和“云”平台不同导致的需求差异,云端训练具有高并行、高带宽、高存储的特点,终端则对高安全性、低能耗、低延迟等性能有需求。

“从阿尔法狗出现到现在不过短短三年时间,但人工智能作为一个产业成熟的速度远远超出了我们的想象。”浪潮AI&HPC总经理刘军对过去三年最大的感受就是“快”。从Gartner技术成熟度的曲线来,人工智能逐渐进入成熟期,一些基础技术开始产业化应用。

陈怡然也提到,很多人问他
ASIC、可编程硬件、通用硬件平台和基于新型器件的可编程设计哪一种方案最好?

比如最典型的语音识别技术的成熟,加速了智能音箱的普及。语意识别是一个专项技术,但是被带入到智能音箱中,走入千家万户,就形成了新的产品、新的服务,也衍生了新的商业模式,这就是人工智能产业化的过程。走的比较快的技术包括语音识别、图像识别、计算机视觉、虚拟助手,这些都属于人工智能产业化的代表。

对此,陈怡然表示,没有一个方案会在这几种特性达到最优效果,只有了解业务场景、数据类型、预算成本与开销,才能确定最合适的AI芯片方案。

而在刘军看来,人工智能产业化只是冰山一角,产业人工智能化才是更大的冰山。这话听上去有点绕对吗?懂懂来解释一下。产业人工智能化是指传统的制造、金融、运输、城市管理、医疗、能源、石油、教育等行业,利用人工智能技术转型,也就是通过人工智能技术改造传统产业。其实,也可以理解为今年两会期间总理提出的“智能+”阶段。在刘军看来,“产业人工智能化正处于爬坡阶段。”

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从浪潮对产业的洞察来讲,他们将人工智能产业化与产业人工智能化分为两个部分。其中在人工智能产业化中,领导的企业包括百度、阿里、腾讯、讯飞、商汤等,他们把深度学习演化出来的能力应用到语音、图像、视频等方面,并衍生出来一个新产业的机会,比如智能音箱就是这类公司领导的。

三、计算力推动AI发展

我们注意到,2018年,所有的互联网企业都不约而同地喊出2B的战略,他们将自己的技术优势加速向传统行业的渗透,这是一个必然的过程,因为产业人工智能化是一个更大的市场。

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,在智慧时代,计算是生产力,也是衡量社会经济发展水平非常重要的指标,全球服务器采购量的前八名都在全球市值前十名公司榜单中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量的前五。

IDC、埃森哲等调查机构都认为,传统行业是人工智能产业更大的发展空间,是“冰山的水下部分”,这一观点正在变成现实,也就是在人工智能形成产业以后,迎来了“产业人工智能化”的发展时期。

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根据IDC数据,2018年上半年中国人工智能基础架构市场继续保持了强劲增长势头,销售额为5.43亿美元,出货量为23535台,分别同比增长176%和129%,互联网依然是市场的主体,但是金融、电信、政府等传统行业客户却贡献了更高的增速,2018上半年比2017年同期中国GPU服务器出货量增长了12990台,其中5279台来自传统行业,市场的增长动力正在快速向传统行业市场转移。

他认为AI的发展离不开计算力的快速发展,同时AI也给计算带来新的挑战,数据和训练的任务量呈指数级增长,激发了对计算巨大的需求。从2012年至今,AI的计算力六年增长了几十万倍,但按照摩尔定律,18个月芯片性能翻一倍。

抹平鸿沟,推动从千亿到万亿的增值

美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动AI的发展的两个因素。

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对于“人工智能计算是未来核心动力”这种观点,在传统行业客户中已经形成共识。这些客户对人工智能化表现出渴望,但同时他们又很茫然:谁能帮助他们实现人工智能的落地。

第一,因为互联网的产生,互联网产生之后有了大数据。

百度、腾讯、阿里这些人工智能产业化领导厂商可以吗?可以,但有难度。

第二,计算使AI无所不在。早期计算机每秒钟执行200万到300万指令;AlexNet产生时CPU已发展到多核,每秒有一千亿到两千亿的运算;GPU又把这个能力提高了十倍到上百倍。

我们知道,2B业务与2C业务的特质不一样。2C是1对N的业务模式,产品做出来就在于后期的推广运营,以轻量级的方式运行。而2B业务是1对1模式,产品、服务都需要一定程度的定制,是比较重的模式。所以,虽然互联网企业都提出了2B战略,但在懂懂看来,谁能走得通还需要一个验证的过程。

四、超导量子计算

在以前的信息化、数字化的过程中,从硬件到软件、咨询、服务,已经形成一个相对成熟的生态,企业客户习惯于这种服务方式。但过去的生态也面临着人工智能技术带来的变化,传统的IT企业又缺乏人工智能的能力。

除了AI计算之外,量子计算也是近年来备受关注的前沿技术之一。中国科学技术大学教授朱晓波简介了超导量子计算的研究现状和主要挑战。

所以,在传统IT生态向人工智能生态过度中,有一个鸿沟需要跨过去。

量子计算有多强大呢?据朱晓波介绍,在局限问题上,有纠错算法加持,量子计算机的计算能力达到指数增加。

刘军认为从人工智能产业化到产业人工智能化阶段,人工智能服务器将是一个重要的载体,帮助百度、科大讯飞这样的企业将AI技术落地,也帮助传统的IT企业、ISV快速建立起AI的能力。“我们把非常多的研发资源都投入到了人工智能服务器上面,我们坚信这是未来产业的载体。客户对人工智能计算的需求是什么,我们去做相应的创新和开发。比如全球最快的人工智能超级服务器,计算密度最高的人工智能服务器,最快的FPGA加速卡,这都是我们在人工智能计算的产品阵列中。“

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浪潮作为全球领先的服务器厂商,他们是百度、阿里、腾讯这类人工智能领先公司的合作伙伴,同时又有多年服务于传统客户的经验,通过人工智能服务器这个载体,可以把整个产业拉通,填补鸿沟,加速人工智能落地的进程,这是生态中各个玩家都认可的一种方式。

超导是上个世纪发现的自然界第四大物态,原则上,超导没有能量损失,这也是他研究超导量子比特的原因。

如果说人工智能产业化是千亿市场,那么产业人工智能化将是万亿市场。万亿市场当然不是几个玩家就可以通吃的,而是依赖生态协同去完成。在整个人工智能生态中,需要强大计算力来连接芯片提供商、应用提供商、服务提供商和算法提供商,计算力是一切人工智能产业发展的核心,是人工智能产业发展的基石。

除了零损耗外,超导量子方案具有半导体平面印刷工艺、容易耦合和控制的优势,而且暂时没有发现原则性的困难。

从跟跑到领跑,从能力构建到能力输出

“凡是能够成量子比特的系统,或多或少都能做量子计算。”他总个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

浪潮曾提出五年成为全球服务器第一的目标,在2018年浪潮继续着“加速跑”。“拉近了与第一第二的距离,同时拉开了与后面竞争对手的距离,向全球第一的目标迈进了一大步。”王恩东对浪潮2018年的成绩表示满意。当然,在这个过程中,浪潮的能力也在进一步完善。

量子比特非常脆弱,容易受到外界干扰,最大问题是一方面需要和外界环境有隔离性,另一方面又研究学家又希望把它扩展。

4月16日,浪潮集团副总裁彭震在IPF上重磅发布了浪潮元脑,这可以说是产业人工智能化的一个重要节点。

目前走向可扩展超导量子计算的主要挑战是需要超高精度量子模拟芯片,对退相干时间、控制误差和量子态泄露都有较高要求。

过去几年浪潮一直各个方面构建人工智能的能力,从计算平台、管理套件、框架优化、应用加速四个层次致力于打造敏捷、高效、优化的人工智能基础设施,已成为BAT最主要的人工智能服务器供应商,并与科大讯飞、商汤、旷视、今日头条、滴滴等人工智能领先科技公司保持在系统与应用方面的深入紧密合作,帮助人工智能客户在语音、图像、视频、搜索、网络等方面取得指数级的应用性能提升。而随着浪潮元脑的发布,浪潮开始全面向合作伙伴以及客户输出人工智能的全栈能力。

最后,朱晓波介绍了中国科学院和阿里巴巴合作建立的一个量子计算云平台,在今年年初上线,感兴趣的读者可以到官网上去亲自感受。

彭震解释说:浪潮元脑通俗地理解为浪潮人工智能全栈能力的载体与具象,它既包含浪潮全球领先的场景化人工智能基础设施,多样化的深度学习框架与工具,以及最新研发的人工智能
PaaS平台和AutoML
Suite等“有形”产品,同时也凝聚了浪潮多年积累的人工智能算法优化、系统优化服务、整合一体化交付的“无形”能力。

结语:计算力提升正影响AI产业

浪潮元脑不同于之前互联网公司发布的“城市大脑”、“医疗大脑”、“教育大脑”等纯软件的形态,是“软件+硬件+服务”为一体的人工智能基础平台和重要战略,包括:

众所周知,计算力是AI发展三大要素之一。从众多学术大咖的分享中,我们发现AI计算力的变革正在深刻影响AI产业。

超强AI计算系统:囊括浪潮人工智能服务器、全场景多品类AI加速卡、高吞吐/低延迟网络与全NVME/高IOPS存储,可提供极致人工智能计算性能;

很多企业拥有自己的数据和算法,但在计算力上遇到高门槛。就目前来看,AI计算力还会持续快速成长,这个过程中,抓住计算力命脉的企业,很有可能把握了AI发展的先机。返回搜狐,查看更多

敏捷人工智能PaaS平台:实现容器化部署、可视化开发、集中化管理等,有效打通开发环境、计算资源与数据资源,提升开发效率;

责任编辑:

高效AutoML
Suite:全球首个支持On-Premise和Cloud双模式部署的产品,实现了一站式可视化处理,自动生成CV模型,支持监督学习和无监督学习,并支持多机多GPU卡并行,极大降低模型搜索和模型训练门槛和时间;

整合一体化交付:集成了浪潮人工智能软硬件与人工智能框架、算法和系统级优化服务,实现了人工智能计算系统的“交钥匙工程”。

推出浪潮元脑,可以看到浪潮开始输出日趋完善的人工智能全栈能力。但刘军强调,浪潮对全栈的理解是要把每个层面先进的技术开放出来,每个层面都与不同的合作伙伴一起集成、优化,向客户提供人工智能的能力,而不是从底层到上面全是浪潮独家的东西。

“全栈不等于全自己干,全栈和全干是两回事。”
浪潮集团渠道管理部总经理王峰表示,浪潮希望成为生态的基石,但并不是说所有的事都自己来干,生态的协同发展最为重要,以生态的力量去撬动万亿市场。

浪潮这几年越跑越快,在懂懂看来有两方面的原因:第一是对产业趋势的敏锐洞察,第二是对客户需求的精准匹配。

2018年浪潮服务器年度出货量、销售额全球前三,中国第一,全球增速第一。其中,人工智能服务器全球第一,云服务器全球第一。注意,浪潮服务器通过多年积累,真正的逆转是从云服务器开始的。

这里不得不提到浪潮独特的JDM模式:

Joint:连接客户、合作伙伴进行网络化、数字化协同作业

DesignDevelopmentDeliver:协同设计,敏捷研发,快速交付

Manufacture:网络下单,快速定制,直达客户

JDM模式彻底改写了传统服务器研发、设计、生产、交付的流程,用一句简单的话说就是“紧跟客户需求变化”。这也使得浪潮有机会洞察到最前瞻的行业趋势,越跑越快。在云服务器领域实现了逆转的浪潮,在人工智能服务器领域则一直处于领跑地位。

这种领先,也使得浪潮被全球的客户所接受。目前浪潮整个海外业务的增长,在去年增长了350%,3.5倍,覆盖了120个国家和地区做服务器全球化的生意。

正如王恩东所说:“浪潮,又向着全球第一的位置迈进了一大步。“

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